AI は、大規模な産業モデルの時代の新たな出発点に立つ、新しくて新しい人間です-AI-php.cn

人類の文明の継続は、新しいものの継続的な探求と、過去には到達できなかった新しい世界の追求から生まれます。しかし、結局のところ人間の力には限界があり、多くの未知の謎は人間の手の届かないところにあります

私たちが新しいテクノロジーに対して恐怖や抵抗を感じるのは、未知のことやコントロールの喪失に対するパニックのためです。

多くのハリウッド映画では、スーパーコンピューターやロボットは常に「目覚め」て人間と対峙します。SF の世界では、炭素ベースの文明に対するシリコンベースの文明の脅威についての理論が常にありました。

文明の進歩は常に知識の蓄積と応用に基づいています。ファーウェイの副社長であり、データストレージ製品ラインの責任者である周月峰氏は次のように述べています。「知識によって、人間は過去の経験を継承することができます。さらに重要なことに、集団学習を通じて、人類の知恵と文明は進化し、進歩することができます。」

AI は、大規模な産業モデルの時代の新たな出発点に立つ、新しくて新しい人間です

同じロジックを拡張すると、機械が自己学習して進化できるという前提は、デジタル情報から抽出された知識ベースに基づいています。大規模なモデルはマシンの学習方法を提供します。業界の知識ベースをさらに学習することで、マシンは進化し、さまざまな業界のエンジニアや専門家になることができます

これがAIの新しい人類の意味

周岳峰氏は、「かつてのロボットには脳がなく、小脳しかありませんでした。感知した情報に基づいてアルゴリズムを実行することしかできないため、それは小脳だけでした。しかし、ハイパートレーニングとプッシュを統合した融合により、私たちは力を与えますロボットの脳を持って初めて、彼は真に新しい AI 人間とみなされることができます。」

大規模モデルが学習して進化する方法は何ですか?

2023年は中国大型モデル元年といえる。「数百のモデルの戦い」により、まるで知性がもはや私たちから遠く離れたものではなく、手の届くところにでもあるかのように、春の雨が降った後のキノコのように大型の AI モデルが湧き出てきました。

しかし、実際には、業界の顧客にとって、この「ユニバーサル大規模モデル」機能を企業のトレーニングデータや業界の知識ベースと組み合わせて、業界の顧客が必要とする独自のモデルを形成できなければ、大規模モデルの能力は依然として変革されないでしょう。より象牙の塔からの解放。

顧客が業界で遭遇する問題は、AI によって解決できる問題にどのように変換できますか?業界の知識を AI と組み合わせるにはどうすればよいでしょうか? AI がすべての人に利益をもたらすように、AI アルゴリズムとモデル開発の敷居を下げるにはどうすればよいでしょうか? AIを実際の本番システムにスムーズに導入するにはどうすればよいでしょうか?

市場には選択できる大型モデルが無数にあるにもかかわらず、業界のインテリジェンスに関する質問に対する答えはまだないようです。

なぜなら、一般的な大型モデルは生まれたばかりの赤ちゃんのようなものであり、非常に才能と知性を備えていますが、体系的な学習と知識がなければ、業界のシナリオで発生する問題を解決することはできません。

Zhou Yuefeng 氏は次のように述べています。「L0 の大きなモデルを小学生に喩えると、彼は専門的な知識を得ると、特定の業界向けの L1 と L2 の大きなインダストリモデルを形成します。したがって、データと知識があれば、ベースがあれば、マシンはより良く学習し、進化することができます。」

このロジックは単純に見えますが、多くの業界の顧客にとっては、依然として多くの困難があります。たとえば、大量に散在するデータの中で専門的な知識ベースを構築する方法、モデルの推論とトレーニングを効率的に実行する方法、さらには大規模モデルの機能をより簡単に取得する方法などです。

この一連の問題を解決するために、ファーウェイは、シンプルで導入が簡単な FusionCube A3000 トレーニング/プロモーションハイパーコンバージドオールインワンマシンを発売し、業界のナレッジベースやパートナーの大規模モデルと組み合わせました。実用的なアプリケーションシナリオで価値を発揮する新しいAIヒューマンを実現できる一連のモデルを育成します。 AI は、大規模な産業モデルの時代の新たな出発点に立つ、新しくて新しい人間です

AIは新しい人間であり、大型モデルの「ジェネラリスト」を「スペシャリスト」に変える

どんな技術もそれ自体には業界の属性はなく、現場から切り離された技術は有用な技術とは言えないことを私たちは知っています。

特定の業界用途における継続的なトレーニングと学習を通じて、業界のデータ、情報、経験を知識ベースに収集すると、AI と新しい人間を使用して従来の労働力を支援し、生産効率を向上させることができます。

スマート顧客サービスのシナリオを例に挙げると、従来のスマート顧客サービスには大きな限界があり、システム構築コストが高く効率が低いだけでなく、比較的顧客との質疑応答では不明瞭なことが多かったです。専門知識の敷居が高い。

インテリジェントな顧客サービス、インテリジェントなプログラミング、インテリジェントな医療、インテリジェントな検査などの専門分野で、実用的な価値を持つ新しい AI 人間がいくつか登場しています。

たとえば、Zidong Taichu は、Huawei FusionCube A3000 トレーニング/プロモーションハイパーコンバージドオールインワンマシン、Zidong Taichu 大型モデルとインテリジェントをベースにした、ストレージインテリジェント Xiaohai、政務フロントデスク、税務アシスタントなどのインテリジェントデジタルピープルを発売しました。デジタルヒューマンナレッジベース。

言及する価値があるのは、ファーウェイのデータストレージ製品ラインの最初のデジタル従業員が Smart Xiaohai であるということです。 Smart Xiaohaiは、ファーウェイの営業スタッフおよび商業市場パートナーに対して販売前の技術コンサルティングを提供します。インテリジェントな質問と回答、インテントクエリ、コンテンツ生成などの多くの機能を備えており、大型モデル時代のインテリジェントな顧客サービス 2.0

と言えます。

AI は、大規模な産業モデルの時代の新たな出発点に立つ、新しくて新しい人間です

Zhipu AI は、Huawei FusionCube A3000 トレーニング/プロモーションハイパーコンバージドオールインワンマシン、Zhipu CodeGeeX 大規模プログラミングモデル、およびエンタープライズビジネスコードナレッジベースに基づいて、インテリジェントなプログラミングアシスタントを作成します。インテリジェントな質問と回答、コードの生成と補完、テストケースの生成、コードの最適化、コメントの自動追加、コード変換などの機能を実現します。セマンティック分析とクエリ技術を通じてコードの抜け穴や欠陥を検出できるため、プログラマーの作業を解放します。技術者がイノベーションにさらに集中できるようになります。

AI は、大規模な産業モデルの時代の新たな出発点に立つ、新しくて新しい人間です

医療などの専門分野では、ファーウェイと iFlytek Medical が共同でインテリジェントな医療アシスタントを開発しています。このアシスタントは、ファーウェイの FusionCube A3000 トレーニング/プロモーションハイパーコンバージドオールインワンマシン、iFlytek Spark 大型モデル、および医療知識ベースに基づいており、音声医療記録、相談アシスタント、インテリジェントな病棟回診、インテリジェントなフォローなどの機能を実装しています。すべての患者には AI 健康アシスタントが付き、すべての医師には AI 診断および治療アシスタントが付きます。たとえば、電力に関しては、ファーウェイは Yushu Technology と提携して、ファーウェイ FusionCube A3000 トレーニングに基づいた発電所インテリジェンスを構築しました。 /プロモーションのハイパーコンバージドオールインワンマシン、Yushu検査ロボット、インテリジェント検査知識ベース検査官は、インテリジェントナビゲーション、状況分析、音声認識、資産インベントリ、インテリジェントレポートなどの機能を実現し、検査をよりスマートで効率的にし、そしてより安全です。

新しい AI 人間が大規模なモデルから生まれたことを理解するのは難しくありませんが、彼らはもはや過去の「ゼネラリスト」ではなく、業界知識の訓練を通じて専門分野の「スペシャリスト」になっています。ベース。客観的に言えば、これはデジタル経済と社会において大型モデルが持つべき価値です。

大規模モデルの時代、人工知能の普及が新たな出発点を迎えました

AI ラージモデルの主な役割は、アルゴリズムモデルを大規模な複製可能な産業アプリケーションの段階に入れることを可能にすることであると私たちは理解しています。したがって、一方では、業界ユーザーが大規模モデルの機能を簡単に取得できるように、トレーニングと推論のプロセスを簡素化する必要があります。その一方で、特定のアプリケーションシナリオにおける業界ユーザーのニーズに基づいた、真の AI 機能を備えた新世代の人材を育成する必要もあります。

この前提として、「根」の機能に関しては、一般的な大きなモデルを蓄積し、業界の知識ベースと組み合わせられることが必要であり、解決策を実現するためにトレーニングと推論の敷居を下げることも必要です。を便利に導入でき、より多くの業界顧客が大型モデルの時代に成長する喜びを共有できるようになります。

今日私たちが目にする新しい AI 人間はほんの始まりにすぎません。将来的には、ファーウェイはより多くの業界パートナーと協力し、より多くの業界シナリオに基づいて、新しい AI 人間が業界で活躍できるようにしていきます。

今年がビッグモデル時代の元年だとしたら、次の10年に向けた新たな出発点として、どのようにすればあらゆる層がビッグモデル時代に参加し、取り残されないようにすることができるでしょうか?

この意味で、新しい AI 人間の誕生は、実際には大規模モデルの時代における一種の包括的な AI を表しており、これにより、より効率的な方法でより迅速なビジネスイノベーションを通じて、より多くの業界が業界インテリジェンスに統合されることが可能になります。グローバリゼーションの。

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